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해당 문제가 Linear인지, Classification 문제인지에 따라 다른 모델을 import 해야 한다. 회귀 문제 주요 모델들은 다음과 같다. from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.svm import SVR 평가지표들을 import한 후 사용 from sklearn.metrics import mean_absolute_error, r2_score, mean_abso..
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Label Encoding & One-Hot Encoding label encoding의 경우 'object'타입을 따로 빼서 적용하는 방법이 있다. 먼저 'object' 타입들을 따로 뺀다. df1_obj = df1.select_dtypes("object") sklearn의 LabelEncoder를 import한다. 그 다음 fit_transform()을 통해서 object 형태를 숫자 형태로 바꿔준다. from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() df1['cust_clas_itg_cd'] = le.fit_transform(df1_obj['col1']) One-Hot Encoding은 다음과 같이 하면 된다. get_dummie..
